current hashmap 红黑树

ConcurrentHashMap 在 JDK1.8 版本中引入了红黑树（Red-Black Tree）的支持，这是因为在高并发情况下，ConcurrentHashMap 中的某个桶（bucket）中的链表可能会很长，这会影响到查找、删除、插入等操作的效率。因此，当链表的长度超过一定阈值时，ConcurrentHashMap 会将链表转换为红黑树，这样可以提高查找、删除、插入等操作的效率。

红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它的特点是：

1. 每个节点要么是红色，要么是黑色。

2. 根节点是黑色的。

3. 每个叶子节点（NIL节点，空节点）是黑色的。

4. 如果一个节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的。

5. 从任意一个节点到其每个叶子节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点。

红黑树的平衡性能够保证在最坏情况下的时间复杂度为O(log n)，这使得红黑树可以高效地支持插入、删除、查找等操作。

在 ConcurrentHashMap 中，当链表的长度超过一个阈值（默认为8）时，会将链表转换为红黑树。这样可以将查找、删除、插入等操作的时间复杂度从O(n)降低到O(log n)，从而提高了并发性能。但是，在数据量较小的情况下，使用红黑树反而会降低性能，因此 ConcurrentHashMap 会根据数据量的大小自动选择使用链表还是红黑树。

相关问题

current hashmap组成

Java 中的 ConcurrentHashMap 是线程安全的哈希表实现，它是在 JDK 1.5 中引入的，并且相比于 Hashtable 和 SynchronizedMap，它具有更高的并发性能。

ConcurrentHashMap 主要由以下组成部分：

1. 数组：ConcurrentHashMap 内部使用一个数组来存储键值对。

2. 链表和红黑树：当 hash 冲突发生时，ConcurrentHashMap 内部会使用链表来存储具有相同 hash 值的键值对。在 JDK 1.8 中，当链表长度超过阈值时，ConcurrentHashMap 会将链表转换为红黑树，以提高查找效率。

3. Segment：ConcurrentHashMap 内部将数组分为多个段（Segment），每个段都是一个独立的哈希表，每个段都有自己的锁。这样，不同的线程可以同时访问不同的段，从而提高并发性能。

4. CAS：ConcurrentHashMap 内部使用 CAS（Compare and Swap）操作来保证线程安全性。CAS 是一种乐观锁机制，它允许多个线程同时读取数据，但只允许一个线程写入数据。如果多个线程同时尝试写入数据，只有一个线程能够成功，而其他线程需要重新尝试。

综上所述，ConcurrentHashMap 主要由数组、链表和红黑树、Segment 和 CAS 等组成。这些组成部分共同保证了 ConcurrentHashMap 的线程安全性和并发性能。

current hashmap初始空间怎么扩容

Java中的HashMap在初始空间不足时会进行扩容，扩容的过程分为两个步骤：

1. 创建一个新的数组，大小为原来数组的两倍。
2. 将原来数组中的元素重新计算哈希值并放入新数组的对应位置，如果有多个元素哈希值计算后落在同一个位置，则使用链表或红黑树来存储这些元素。

在扩容的过程中，如果元素数量较少，数组的负载因子小于0.75，那么HashMap会选择不扩容。如果元素数量过多，数组的负载因子大于等于0.75，那么HashMap就会自动扩容，这个阈值可以通过构造函数中的loadFactor参数来设置。